- Einheitliches Framework zum Skalieren von AI- und Python-Anwendungen
- Besteht aus einem zentralen verteilten Runtime-System und einer Reihe von AI-Bibliotheken zur Vereinfachung von ML-Computing
- Bietet Funktionen wie Datasets, verteiltes Training, Hyperparameter-Tuning, Reinforcement Learning und Serving
- Mit dem Dashboard lassen sich Anwendungen und Cluster überwachen und debuggen
- Kann auf jedem Computer, in Clustern, bei allen Cloud-Anbietern und auf Kubernetes ausgeführt werden
Warum man Ray verwenden sollte
- Heutige ML-Workloads sind rechenintensiv
- Einzelne Entwicklungsumgebungen auf einem Node, etwa ein Laptop, können diese Anforderungen nicht erfüllen
- Ray
- bietet einen einheitlichen Weg, Python- und AI-Anwendungen vom Notebook bis zum Cluster zu skalieren
- ermöglicht, denselben Code nahtlos vom Notebook auf einen Cluster zu erweitern
- ist als General-Purpose-System konzipiert und kann Workloads aller Art effizient ausführen
- Wenn eine Anwendung in Python geschrieben ist, kann sie ohne weitere Infrastruktur mit Ray skaliert werden
Meinung von GN⁺
- Ray wirkt wie ein leistungsstarkes Werkzeug für die einfache verteilte Verarbeitung von Python-basierten ML/AI-Anwendungen. Besonders nützlich dürfte es für den Aufbau von ML-Pipelines, die Verarbeitung großer Datenmengen und verteiltes Training sein
- Für den Einsatz in Produktionsumgebungen ist allerdings Know-how beim Aufbau und Betrieb von Cluster-Umgebungen nötig. Dafür ist die Zusammenarbeit mit DevOps-Ingenieuren wichtig
- Gegenüber bestehenden Frameworks für verteilte Verarbeitung wie Spark oder Dask ist die Abgrenzung noch nicht ganz klar. Die Vorteile bei Performance oder Benutzerfreundlichkeit müssten stärker herausgestellt werden
- Die Reife der AI-Bibliotheken ist noch nicht sehr hoch, daher ist eine sofortige Einführung mit Risiken verbunden. Bei kontinuierlicher Weiterentwicklung und Community-Support könnte es künftig jedoch ein nützliches Werkzeug werden
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